package org.example.assistant;

import dev.langchain4j.service.MemoryId;
import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.service.spring.AiService;
import reactor.core.publisher.Flux;

import static dev.langchain4j.service.spring.AiServiceWiringMode.EXPLICIT;

/*@AiService
 *这是核心注解，用于将接口转换为 AI 服务：
    wiringMode = EXPLICIT:
        表示采用显式装配模式
        需要手动指定使用的模型和内存提供者，而不是自动装配
    chatModel = "qwenChatModel":
        指定使用的聊天模型 Bean 名称为 qwenChatModel
        这通常是在配置类中定义的大语言模型实例
    chatMemoryProvider = "chatMemoryProviderXiaozhi":
        指定使用的聊天记忆提供者 Bean 名称为 chatMemoryProviderXiaozhi
        用于管理对话历史记录
 */

@AiService(
        wiringMode = EXPLICIT,
        /*chatModel = "qwenChatModel",*/
        streamingChatModel = "qwenStreamingChatModel",
        chatMemoryProvider = "chatMemoryProviderXiaozhi",
        tools = "appointmentTools",
        contentRetriever = "contentRetrieverXiaozhiPincone" //配置向量存储
)
public interface XiaozhiAgent {

    /*
    @SystemMessage 注解详解
    用于设置系统消息（角色设定）
        fromResource = "zhaozhi-prompt-template.txt":
        表示从资源文件 zhaozhi-prompt-template.txt 中读取系统提示词
        这个文件定义了 AI 助手的角色和行为规范
     */
    @SystemMessage(fromResource = "zhaozhi-prompt-template.txt")
    Flux<String> chat(@MemoryId Long memoryId, @UserMessage String userMessage);
    /*
    定义了聊天交互的方法：
    @MemoryId Long memoryId:
        标识对话的唯一 ID
        用于区分不同用户的对话历史
    @UserMessage String userMessage:
        用户发送的消息内容
        注解表明这是来自用户的消息
        返回值 String: 表示 AI 助手的回复内容
     */
}
